[면접 합격 자료] 한국전기연구원 [연구직-2] 제조 인공지능 연구 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

제 성격의 장점은 문제 해결에 대한 집요함과 협업 속도 향상 능력입니다. 제조 인공지능 분야에서 데이터 품질 관리와 모델 성능 개선에 집중해온 경험이 많아, 이상탐지와 예측정비 분야에서 구체적인 수치로 성과를 보여줬습니다. 예를 들어 한 생산라인에서 데이터 수집 주기를 15분 간격으로 고정하고, 브랜드별로 데이터 결측률을 12%에서 3%로 감소시켰습니다. 이 과정에서 피처 엔지니어링으로 계절성 요인을 반영한 시계열 모델을 도입해 예측 오차 RMSE를 18% 감소시켰고, 예측 정밀도는 F1 스코어 기준 0.72에서 0.84로 향상시켰습니다. 또한 크로스펑셔널 팀과의 협업에서 스크리닝 공정 설계에 참여해 불량률을 월간 0.9%포인트 감소시켰습니다. 이러한 수치는 도출한 인사이트를 현장에 적용하는 실행력의 결과물입니다.

반면 단점으로는 지나치게 데이터를 중시하다가 의사결정이 지연될 때가 있습니다. 이를 해결하기 위해 시계열 예측과 시나리오 분석을 병행하고, 의사결정 마감시간을 명확히 설정해 48시간 내에 프로토타입 모델을 제공합니다. 또한 초기에는 학습 데이터 편향으로 인해 특정 설비에 …